【摘 要】
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流程工业系统的实时监控子系统包含了数以千计的各种类型的传感器,实时监测能量、动力、流体、电力、控制等各种类型信号,难以使用传统的在线监控方法同时监控所有信号,并判断系统的整体运行状态.针对这一难题,本文提出了一种利用系统固有属性将系统检测数据集转换为二值图像的新方法,从而在企业层面整体判定系统运行状态.首先,利用监测数据正常运行时的检测值范围将监测数据划分为正常和异常两类;然后,根据不同类别分别着
【机 构】
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西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室,陕西 西安 710049;西安建筑科技大学 机电学院,陕西 西安 71005
【出 处】
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2014年第三届全国现代制造集成技术学术会议
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流程工业系统的实时监控子系统包含了数以千计的各种类型的传感器,实时监测能量、动力、流体、电力、控制等各种类型信号,难以使用传统的在线监控方法同时监控所有信号,并判断系统的整体运行状态.针对这一难题,本文提出了一种利用系统固有属性将系统检测数据集转换为二值图像的新方法,从而在企业层面整体判定系统运行状态.首先,利用监测数据正常运行时的检测值范围将监测数据划分为正常和异常两类;然后,根据不同类别分别着以黑色或白色,并画出系统故障图谱;最后,将数字图像处理引入系统分析,利用传统的图像特征识别技术实现系统级别的故障模式识别.结合应用实例,验证了算法的正确性和实用性.
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